Müşteri segmentasyonu, modern pazarlamanın bel kemiğidir. Kişiselleştirmenin çok önemli olduğu bir dünyada, bu basit ama etkili strateji, zengin bir müşteri deneyimi sunmanın ayrılmaz bir parçasıdır. Hedeflenen ve ilgili pazarlama kampanyaları oluşturmak, bütçeleme ve kaynak tahsisi yapmak ve yeni ürünler tasarlamak da önemlidir. Geleneksel segmentasyon çok yararlı olmaya devam ederken, günümüzün pazarlama talepleri verimliliğinden daha ağır basmaya başlıyor. Bu nedenle pazarlamacılar ve satıcılar yapay zeka tabanlı segmentasyonu denemeye başladılar. Sonuçların mükemmel olması ve erken benimseyenlere rekabet avantajı ve satışlarda artış sağlaması bekleniyordu.
MÜŞTERİ SEGMENTASYONU NEDİR?
Müşteri segmentasyonu, müşteri tabanındaki bireylerin daha küçük segmentlere bölünmesi işlemidir. Sınıflandırma, müşteri tarafından paylaşılan özelliklerdeki veya niteliklerdeki benzerliklere dayanmaktadır. 1990'lardan önce, müşterilerin seçenek lüksüne sahip olmadığı zamanlarda, genel mesajlaşma ve herkese uyan tek beden ürün ve hizmetler kabul edilebilirdi. Bununla birlikte, müşteri deneyiminin gelişmesiyle birlikte şirketler, daha alakalı iletişimlere ve kişiselleştirilmiş hizmetlere geçmek zorunda kaldı. Müşteri segmentasyonu, bu hedeflere ulaşmak için atılan ilk sağlam adımdır. Müşterileri segmentlere ayırdıktan sonra, pazarlamacılar ve satıcılar müşterileri daha iyi anlamak ve daha iyi hizmetler sunmak için harekete geçebilirler.
Segment oluşturmak için kullanılabilecek birkaç belirleyici vardır. Modern işletmeler tarafından kullanılan en popüler beş müşteri segmentasyon modeli türü şunlardır:
- DEMOGRAFİK SEGMENTASYON: yaş, cinsiyet, medeni durum, meslek, cinsiyet
- COĞRAFİ BÖLÜMLENDİRME: konum, iklim, hava durumu, dil
- DAVRANIŞ BÖLÜMLENDİRME: e-posta açılır, haber bülteni kayıtları, bağlantı tıklamaları
- PSİKOGRAFİK SEGMENTASYON: değerler, hobiler, görüşler, yaşam tarzı seçimleri, sosyal statü
- İŞLEMLERE/DEĞER TABANLI SEGMENTASYON: harcanan toplam tutar, satın alınan ürün sayısı, yaşam boyu değer, satın alınan ürün türleri
GELENEKSEL SEGMENTASYON VE YAPAY ESASLI SEGMENTASYON: FARK NEDİR?
En temel haliyle, geleneksel segmentasyon hala oldukça etkilidir. Özellikle küçük bir müşteri tabanına sahip müşteriler için hala iyi sonuçlar veriyor. Bununla birlikte, geleneksel müşteri segmentasyonunun gücü, artan veri kümeleriyle birlikte azalmaktadır. Binlerce müşteriyi bölümlere ayırmak için ortak öznitelikler kullanmak, yüksek düzeyde kişiselleştirme sağlama yeteneğini sınırlayan büyük, genel gruplar oluşturma riskini artırır. Aynı şekilde, bu segmentasyon yöntemi pazarlama kampanyalarını zayıflatabilir. Her bir müşteriyi benzersiz kılan özellikleri belirleyemeyen şirketlerle, ihtiyaçlarına uygun kampanyalar tasarlamak neredeyse imkansız hale geliyor.
Integendeel, op AI-gebaseerde segmentatie elimineert veel van de beperkingen van het traditionele model. AI-machines kunnen binnen enkele seconden grote datasets verwerken en patronen onthullen die voor het menselijk oog verborgen zijn. Daarom wordt het mogelijk om klanten op te delen in kleinere en meer gefocuste segmenten. Omdat klant segmentatie op basis van AI schaalbaar is, kunnen bedrijven blijven floreren, zelfs als het klantenbestand exponentieel groeit. Voor marketeers die zich zorgen maken over de werklast van het maken van afzonderlijke campagnes voor honderden segmenten, kan AI automatisch marketing content genereren voor individuen in elk segment. Bijgevolg is de optimalisatie van marketingcampagnes een automatisch proces met AI. Het is simpelweg de perfecte oplossing.
AI TABANLI SEGMENTASYON NASIL ÇALIŞIR?
Yapay zeka, farklı teknikler kullanarak çeşitli şekillerde müşteri segmentasyonuna katkıda bulunabilen çok sağlam bir sistemdir. Yapay zeka tabanlı segmentasyonu tercih eden şirketler, doğruluk, verimlilik ve maliyet etkinliğinden emin olurlar. Ancak yapay zeka bu kadar üstün segmentasyonu tam olarak nasıl başarıyor? İşte en yaygın dört teknik:
DOĞAL DİL İŞLEME (NLP)
NLP, insan ve bilgisayar etkileşimlerine odaklanan yapay zekanın bir alt kümesidir. Duyarlılık analizi, konu modelleme ve adlandırılmış varlık tanıma gibi teknikleri kullanarak müşteri geri bildirimlerini analiz ederek yapay zeka tabanlı segmentasyona katkıda bulunur. Örneğin, duygu analizi, geri bildirimde ifade edilen duyguların pozitifliğini veya negatifliğini belirleyebilir. Bu nedenle, bir müşterinin mevcut ürün ve hizmetlerden duyduğu memnuniyet düzeyini ölçebilir.
Öte yandan, konu modelleme ve adlandırılmış varlık tanıma, metinlerdeki anahtar kelimeleri ve bilgileri tanımlayacaktır. Bu, müşterilerin farklı platformlarda tartıştığı konulara, ürünlere ve hizmetlere ilişkin içgörü sağlar. Tüm bu teknikler müşterilerin, ilgi alanlarının ve önceliklerinin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Bu bilgi, tekrarlanabilir sonuçlar üreten olağanüstü segmentler oluşturmak için kullanılabilir.
ÖNGÖRÜ MODELLERİ
Tahmine dayalı modelleme, mevcut verileri analiz etmek için çeşitli istatistiksel algoritmalar kullanarak gelecekteki olayları tahmin edebilen bir makine öğrenimi tekniğidir. Benzer şekilde, bu makine öğrenimi tekniği müşteri verilerini işleyebilir, temel özellikleri belirleyebilir ve hangi segmente en uygun olduklarını doğru bir şekilde tahmin edebilir. Tahmine dayalı modelleme, tahminler yapmasına izin veren çeşitli algoritmalara sahiptir. Karar ağaçlarını, rastgele ormanları ve gradyan kazancını içerir.
Verileri işleyip eğitim ve test veri setlerine bölerek tahminler yapar. Test seti modelin performansını değerlendirirken, seçilen algoritma daha sonra tahmin yapabilen modeller oluşturmak için eğitim veri setini kullanır. Bu nedenle, AI tabanlı segmentasyon modeli, yeni veriler mevcut olduğunda tahminlerinin doğruluğunu artıran kendi geri bildirim döngüsüne sahiptir.
GÜÇLENDİRME ÖĞRENME
Bu makine öğrenimi alt kümesi, alınan geri bildirime göre kararlar verir. Bu nedenle, takviyeli öğrenme, müşteri davranışı verilerinden sürekli olarak öğrenebilir ve yapay zeka tabanlı segmentasyonu iyileştirebilir. Örneğin, bir müşteri Twitter'daki bir pazarlama kampanyasına doğrudan mesajla yanıt verebilir. Makine daha sonra müşteri anlayışını oluşturmak veya güncellemek için bu yeni bilgiyi kullanabilir. Bu, pazarlamacıların daha iyi sonuçlar için müşteri segmentlerini hızla ayarlamasına olanak tanır.
KÜMELEME ALGORİTMALARI
Tüm yaygın teknikler arasında kümeleme algoritmaları, AI tabanlı segmentasyon için en çok kullanılanlardır. Adından da anlaşılacağı gibi, algoritma, pazarlamacı veya satıcı tarafından tanımlanan özelliklerdeki benzerliklere dayalı olarak müşterileri kümeler halinde gruplandırabilir. K-means, günümüzde kullanılan en yaygın kümeleme algoritmasıdır. Alternatifler, hiyerarşik kümeleme ve DBSCAN'dir (Yoğunluk Tabanlı Uygulamaların Gürültülü Mekansal Kümelenmesi). Bu uygulamaların her birinin güçlü ve zayıf yönleri olduğundan, daha doğru sonuçlar için birden çok algoritmayı birleştirmek genellikle en iyisidir.
AI TABANLI SEGMENTASYONUN İŞLETMELERE YARDIMCI OLDUĞU YOLLAR NELERDİR?
1TP208 yapay zeka destekli dönüşüm, e-ticaret işletmelerine büyümeleri ve rekabette öne geçmeleri için pek çok fırsat sunar. İşte bu gelişmiş müşteri segmentasyon yöntemlerinin günümüzde işletmeleri dönüştürebileceği kanıtlanmış beş yöntemin bir özeti:
GELİŞTİRİLMİŞ HEDEF
Yapay zeka tabanlı segmentasyon, şirketlerin müşterileri hakkında derinlemesine bilgi edinmelerini sağlar. Bu, ilgi alanlarını anlamaya ve nitelikleri, sorunlu noktaları ve tercihleri tanımlamaya kadar uzanır. Bu tür bilgilerin zenginliği ile pazarlamacılar, doğrudan bireylerini hedefleyen daha hedefli kampanyalar oluşturabilir. Pazarlamacılar, jenerik reklamlara ulaşmak yerine, daha iyi olası satış yaratma ve geliştirme, müşteri edinme ve müşteriyi elde tutma için daha spesifik kampanyalar tasarlayabilir.
DAHA ETKİLİ KİŞİSELLEŞTİRME
Kişiselleştirme, bugünlerde pazarlığa açık olmayan bir müşteri beklentisidir. Gönderilen mesajların kendileriyle alakalı olmasını istiyorlar. Ayrıca, ürün önerileri ve e-posta pazarlama gibi hizmetlerin, ilgilerini çeken ürün ve hizmetler etrafında dönmesini istiyorlar. Geleneksel segmentasyon, kişiselleştirme çabalarını iyi desteklerken, yapay zeka tabanlı segmentasyon, kişiselleştirmeyi bir sonraki seviyeye taşıyor. Yapay zeka, yukarıda belirtilen teknik ve algoritmalardan herhangi birini kullanarak gizli kalıpları belirleyebilir ve her türlü segmentasyonu gerçekleştirebilir. Sonuç olarak, alakalı e-postalar göndermek ve doğru ürünleri önermek çok daha kolay hale geliyor.
OPTİMİZE KAMPANYALAR
Herhangi bir pazarlamacının anlayacağı gibi, pazarlama kampanyaları bir işletmeyi yürütmek için çok önemlidir. Şirketler, potansiyel müşterileri bu şekilde dönüştürür ve mevcut müşterilerden daha yüksek ömür boyu değer elde eder. Yapay zeka tabanlı segmentasyon, pazarlamacılara müşterileri hakkında eyleme geçirilebilir içgörüler sunarak, pazarlamacıların olağanüstü kampanyalar tasarlamasına olanak tanır. Ayrıca, yeni ve gelişmekte olan verilere dayalı olarak özel segmentlerin gerçek zamanlı olarak ayarlanmasını sağlar, bu da şirketlerin pazarlama stratejilerini daha iyi sonuçlar için hızla ayarlayabilmeleri anlamına gelir. Buna ek olarak, AI, kampanyaların etkinliğini ölçebilirken, büyük dil modelleri gibi ChatGPT segmentlere mükemmel şekilde uyan ilgi çekici içerik oluşturabilme. Tüm bunlar, pazarlama kampanyalarını optimize etme ve mükemmel sonuçlar alma sürecini basitleştirir.
İYİLEŞTİRİLMİŞ MÜŞTERİ DENEYİMİ
1TP208 AI destekli dönüşüm, müşteri deneyimini birçok yönden iyileştirebilir. Bunlar, daha hedefli kampanyaları, kişiselleştirilmiş hizmetleri ve alakalı mesajları içerir. Ayrıca şirketler, alışveriş deneyimlerini kolaylaştırmak ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için yapay zekayı kullanabilir. Bu, müşterilerin sorunlu noktalarını hafifletmeleri için ek destek şeklinde olabilir. Örneğin, Segmentatie, müşteri kaybetme riski taşıyan müşterilerin belirlenmesine yardımcı olabilir ve ardından pazarlamacıları, deneyimlerini engelleyen sorunları çözmeye zorlayabilir. Bu şekilde şirketler daha fazla müşteriyi mutlu ve memnun tutabilir.
YÜKSEK KÂR MARJI
Yukarıdakilerin bir sonucu olarak, AI tabanlı segmentasyon sonuçta daha fazla kâr sağlar. Memnun müşterilerin daha fazla satın alma yapmaları, yaşam boyu değerlerini artırmaları ve daha fazla gelir elde etmeleri muhtemeldir. Benzer şekilde, yapay zekanın maliyetleri düşürme ve üretkenliği artırma becerisi sayesinde şirketler uzun vadede tasarruf sağlıyor. Örneğin, yukarıda belirtilen çeşitli AI teknikleri, görevleri gerçekleştirmek için gereken insan gücü miktarını azaltarak şirketlerin işgücü maliyetlerinden tasarruf etmesini sağlayacaktır. Aynı zamanda, tekrarlayan görevleri üstlenerek ve daha önemli faaliyetlere odaklanmalarını sağlayarak personelin daha üretken olmasına yardımcı olur. Bu, şirketlerin tasarruf etmelerine ve daha fazla kazanmalarına ve karlarını işlerini genişletmek için kullanmalarına olanak tanır.
Son olarak, AI tabanlı segmentasyon ileriye giden yoldur. Yapay zeka, doğal dil işleme, tahmine dayalı modelleme, küme algoritmaları ve takviyeli öğrenme gibi teknikleri kullanarak, kişiselleştirme ve pazarlama amaçları için benzeri görülmemiş seviyelerde segmentasyon gerçekleştirebilir. Bu nedenle şirketler bugün hizmetlerini iyileştirmek için bu araca yatırım yapmak zorunda. geliştirmek.
